IDEAS home Printed from https://ideas.repec.org/p/osf/inarxi/m9rdq.html
   My bibliography  Save this paper

Pengelompokkan Wilayah Bencana Endemi Demam Berdarah Dengue Di Jawa Timur Dengan Fuzzy Geographically Weighted Clustering – Particle Swarm Optimization

Author

Listed:
  • Putra, Fikri Handoko
  • Kurniawan, Robert

Abstract

DBD adalah penyakit yang merupakan masalah kesehatan masyarakat dan endemik di hampir semua kabupaten / kota di Jawa Timur. Penyakit ini ditularkan melalui gigitan nyamuk Aedes aegypti dan Albopictus. Saat ini tidak ada obat anti-virus dan vaksin untuk mencegah demam berdarah, maka untuk memutus rantai penularan, pengendalian vektor dianggap paling tepat saat ini, tetapi karena vektor tersebar luas, maka perlu untuk mengontrol keberhasilan total cakupan (meliputi seluruh wilayah) agar nyamuk tidak bisa berkembang biak. Penelitian ini bertujuan untuk menginvestigasi bagaimana pola pengelompokkan wilayah endemi di Jawa Timur berdasarkan faktor penyebab DBD sehingga pengendalian vektor dapat difokuskan di beberapa wilayah tertentu yang memiliki potensi penyakit DBD tertinggi di Jawa Timur. Metode dalam penelitian ini menggunakan metode FGWC-PSO untuk mengklasifikasikan daerah di Jawa Timur dengan pendekatan dari beberapa faktor yang terkait dengan peningkatan penyakit DBD. Data yang digunakan adalah dari penerbitan Jawa Timur Dalam Angka Tahun 2013, Profil Kesehatan Propinsi Jawa Timur pada tahun 2012, dan Data dan Informasi Bencana Indonesia di Jawa Timur pada tahun 2012. Berdasarkan hasil penelitian, menyebabkan jumlah tertinggi DBD di beberapa daerah di Provinsi Jawa Timur, yaitu: Bangkalan, Sampang, Pamekasan, Sumenep, Tulungagung, dan Mojokerto. Salah satu penyebab demam tinggi berdarah di daerah adalah rendahnya kesadaran rumah tangga berperilaku hidup bersih dan sehat dan jumlah rumah tangga yang mengandung larva nyamuk ketika diperiksa secara teratur. Jadi, hasil pengelompokan dapat digunakan sebagai fokus utama pada pengendalian vektor DBD di beberapa daerah yang memiliki potensi tertinggi demam berdarah di provinsi Jawa Timur.

Suggested Citation

  • Putra, Fikri Handoko & Kurniawan, Robert, 2017. "Pengelompokkan Wilayah Bencana Endemi Demam Berdarah Dengue Di Jawa Timur Dengan Fuzzy Geographically Weighted Clustering – Particle Swarm Optimization," INA-Rxiv m9rdq, Center for Open Science.
  • Handle: RePEc:osf:inarxi:m9rdq
    DOI: 10.31219/osf.io/m9rdq
    as

    Download full text from publisher

    File URL: https://osf.io/download/59cb4ffeb83f69025d6bdc20/
    Download Restriction: no

    File URL: https://libkey.io/10.31219/osf.io/m9rdq?utm_source=ideas
    LibKey link: if access is restricted and if your library uses this service, LibKey will redirect you to where you can use your library subscription to access this item
    ---><---

    More about this item

    Statistics

    Access and download statistics

    Corrections

    All material on this site has been provided by the respective publishers and authors. You can help correct errors and omissions. When requesting a correction, please mention this item's handle: RePEc:osf:inarxi:m9rdq. See general information about how to correct material in RePEc.

    If you have authored this item and are not yet registered with RePEc, we encourage you to do it here. This allows to link your profile to this item. It also allows you to accept potential citations to this item that we are uncertain about.

    We have no bibliographic references for this item. You can help adding them by using this form .

    If you know of missing items citing this one, you can help us creating those links by adding the relevant references in the same way as above, for each refering item. If you are a registered author of this item, you may also want to check the "citations" tab in your RePEc Author Service profile, as there may be some citations waiting for confirmation.

    For technical questions regarding this item, or to correct its authors, title, abstract, bibliographic or download information, contact: OSF (email available below). General contact details of provider: https://ios.io/preprints/inarxiv/discover .

    Please note that corrections may take a couple of weeks to filter through the various RePEc services.

    IDEAS is a RePEc service. RePEc uses bibliographic data supplied by the respective publishers.